基于二维红外相关谱欧氏距离判别掺杂牛奶

基于纯牛奶、掺杂牛奶样品间二维红外相关谱欧氏距离,依据未知样品与校正集中“极值样品”欧氏距离平均值、组内、组间样品欧氏距离平均值,提出了一种掺杂牛奶判别的新方法。分别配置掺杂尿素牛奶(0.01～0.3 g·L-1)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～0.3 g·L-1)样品各16个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的红外光谱。以牛奶中掺杂物浓度为外扰,构建纯牛奶与掺杂牛奶的同步二维红外相关谱,并计算了各样品相关谱矩阵间的欧氏距离。在此基础上,分别建立掺杂尿素牛奶、掺杂三聚氰胺牛奶与纯牛奶的判别模型,确定模型中的“极值样品”,组内、组间样品欧氏距离平均值。利用所建模型,计算未知样品与“极值样品”的欧式距离,并依据判别规则,对未知样品进行判别。研究结果表明： 基于样品红外相关谱矩阵间欧氏距离可实现掺杂牛奶的判别,其判别正确率为100%,验证了该方法的有效性。该研究为掺杂牛奶的检测提供了一种新的可能方法。     

二维相关近红外谱结合NPLS-DA判别掺杂牛奶的研究

将二维相关近红外谱与多维偏最小二乘判别分析方法结合起来,建立了掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型.分别配置掺杂尿素牛奶(1～20 g/L)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～3 g/L)样品各40个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的近红外光谱.在量化二维相关近红外同步谱的基础上,采用多维偏最小二乘判别分析法分别建立了掺杂尿素、掺杂三聚氰胺及两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型对未知样品进行判别,其判别正确率分别为95％、90％和92.5％,并与偏最小二乘判别和隐变量正交投影判别建模方法进行了比较.结果表明:多维偏最小二乘判别分析法具有更强的预测能力可推广到其它食品的掺杂检测中.     

基于二维相关近红外谱参数化及BP神经网络的掺杂牛奶鉴别

将二维相关近红外谱参数化方法与BP神经网络结合,建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配制含有尿素牛奶(1～20 g·L-1)和三聚氰胺牛奶(0.01～3 g·L-1)样品各40个。研究了纯牛奶、掺杂牛奶的二维相关近红外谱特性,在此基础上,分别提取了各样品二维相关同步谱的5个特征参数。将这5个特征参数作为BP神经网络的输入,分别建立掺杂尿素、掺杂三聚氰胺、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,采用这些模型对未知样品进行预测,其预测正确率分别为95%,100%和96.7%。研究结果表明：该方法有效地提取了牛奶中掺杂目标物的特征光谱信息,同时又减少了BP神经网络输入变量的维数,实现了掺杂牛奶与纯牛奶的鉴别。     

红外光谱结合最小二乘支持向量机掺杂牛奶判别方法研究

基于红外光谱和最小二乘支持向量机建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配置含有葡萄糖牛奶(0.01~0.3gL-1)和三聚氰胺牛奶(0.01~0.3gL-1)样品各36个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的红外光谱。采用最小二乘支持向量机分别建立掺杂葡萄糖、掺杂三聚氰胺、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,并利用这些模型对未知样品进行判别,其判别正确率都为95.8%。研究结果表明:与线性的偏最小二乘判别建模方法相比,最小二乘支持向量机方法具有更强的预测能力。     

基于异谱二维NIR-IR相关判别掺杂牛奶

为更快、更准确的判别掺杂牛奶和纯牛奶,将二维异谱NIR-IR相关谱与多维偏最小二乘判别(NPLS-DA)相结合,建立了掺杂牛奶与纯牛奶NPLS-DA模型。首先,准备并配置纯牛奶和浓度范围为0.01~1g·L-1掺杂淀粉牛奶样品各36个,并在室温的条件下采集所有样品的一维近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱。接着,计算了所有样品在4 200~4 800和900~1 700cm-1范围的同步二维NIR-IR相关谱,研究了其二维相关谱特性,并指出虽然该技术可提供更多的信息,但由于掺杂物微量,仍旧无法根据相关图谱直接对比判定牛奶是否掺杂,需要借助模式识别的方法进行判别。最后,将同步二维NIR-IR相关谱与NPLS-DA结合建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,该模型对校正集内部样品和预测集外部样品的判别正确率分别为95.8%和100%。此外,为了比较,分别建立了基于二维NIR和IR相关光谱的NPLS-DA模型,两模型对未知样品的判别正确率均为95.8%。研究结果表明:采用NIR-IR相关谱的NPLS-DA模型能提供更好判别结果。该方法可有效提取食品中掺杂物的特征信息,为检测掺杂食品提供了一个新的方法。     

二维相关近红外光谱检测牛奶中的三聚氰胺

配置合格的纯牛奶样本及含有三聚氰胺质量浓度范围为0.01g/L～3g/L的掺杂牛奶样本各20个,并采集其近红外光谱。以牛奶中掺杂三聚氰胺浓度为外扰,构建二维相关同步谱,研究其相关谱特性。在此基础上,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)建立定性模型,可以实现纯牛奶与掺伪牛奶的定性鉴别,正确识别率达100%。同时,将二维相关近红外同步谱矩阵与偏最小二乘法(PLS)结合起来,建立定量分析牛奶中掺杂三聚氰胺的数学模型。对未知样品的预测相关系数R达到0.98,预测均方根误差(RM-SEP)为0.18g/L,说明基于同步相关谱矩阵建立定量分析的数学模型是可行的。该方法无需样品处理,成本低,为快速检测掺伪牛奶提供了一种新的途径。     

KOPLS-DA在掺杂牛奶判别中的应用

运用核隐变量正交投影(kernel orthogonal projection to latent structure, KOPLS)方法,建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配置含有三聚氰胺牛奶(0.01～3 g·L-1)和尿素牛奶(1～20 g·L-1)样品各40个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的近红外光谱。选择4 200～4 800 cm-1为建模区间,采用KOPLS分别建立掺杂三聚氰胺、掺杂尿素、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,并利用这些模型对未知样品进行判别。研究结果表明：与偏最小二乘判别(partial least squares discriminant analysis, PLS-DA)和隐变量正交投影判别(orthogonal projections to latent structures discriminant analysis, OPLS-DA)建模方法相比,KOPLS-DA具有更强的掺杂判别能力,对掺杂三聚氰胺、掺杂尿素牛奶和两种掺杂牛奶的判别正确率分别为95%,100%和97.5%。     

中药掺伪的二维相关红外光谱法分析

旨在建立基于二维相关红外光谱(2D IR spectra)的分析技术,以进行中药中是否掺杂化学药物的判别。以减肥药盐酸芬氟拉明(fenfluramine hydrochloride, FH)、盐酸西布曲明(sibutramine hydrochloride, SH)为待检化合物,确定二者同步相关谱中的特征相关峰。首先通过比较掺杂中药与盐酸芬氟拉明的同步谱中特征相关峰的相似性,初步对掺杂化合物盐酸芬氟拉明进行判定,而后利用掺杂中药异步谱能确认相关峰来源的特性,进一步确证盐酸芬氟拉明的存在;此外,根据掺杂中药同步谱中未出现与盐酸西布曲明同步谱相似的特征相关峰,可以直接判别其中未掺杂盐酸西布曲明。实验所建立的方法无需样品分离,速度快,成本低,为快速简便地进行复杂体系中是否存在化学药物的判别提供了一种新的可能的方法。     

基于近-中红外相关谱融合判定掺伪芝麻油

为充分提取复杂掺伪食用油的特征信息,提出并建立一种掺伪芝麻油的判别方法.采集40个纯芝麻油和40个掺入不同浓度玉米油的芝麻油的常规一维近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱.对两样本采用二维相关谱技术进行相关计算,得到每一样品的同步和异步二维近红外相关谱和中红外相关谱,并进行预处理,得到其对应的同步-异步二维近红外相关谱和中红外相关谱.采用多维主成分分析法提取其特征,并将其得分矩阵进行融合.基于融合的得分矩阵,以及单一近红外、中红外相关谱得分矩阵分别建立纯芝麻油和掺伪芝麻油偏最小二乘判别分析模型,三个模型对预测集样品的判别正确率分别为100%、96.2%和96.2%.研究结果表明,所提出的方法可提取更多的特征信息,提供更好的分析结果.     

同步-异步二维中红外相关谱检测掺假芝麻油

将同步-异步二维中红外相关谱和多维偏最小二乘判别法相结合定性分析掺假芝麻油。分别配置40个纯芝麻油和含有玉米油不同体积分数(3%~60%)的掺假芝麻油样品40个。室温下,分别采集所有样品的常规一维中红外光谱(650~4 000cm-1)。在研究纯芝麻油和掺假芝麻油的一维中红外光谱的基础上,以芝麻油中掺假的玉米油浓度为外扰,进行相关计算,得到同步和异步二维中红外相关谱矩阵,并对其进行标准化。分别提取标准化的同步和异步二维中红外相关谱主对角线上部分和下部分元素进行融合,得到同步-异步二维中红外相关谱矩阵。在此基础上,分别基于同步-异步二维中红外相关谱矩阵、同步二维中红外相关谱矩阵和异步二维中红外相关谱矩阵建立了三个定性分析掺假芝麻油的多维偏最小二乘判别模型对预测集未知样品进行预测,其识别正确率分别为100%,96.2%和96.2%。结果表明:相对于同步和异步二维中红外相关谱,同步-异步二维中红外相关谱不仅包含了完整的掺假油特征信息,而且剔除了冗余信息,因此能取得更好的判别结果。     

保质期内和过期奶的近红外光谱快速判别

将近红外漫反射光谱与偏最小二乘法结合建立了判别保质期内和过期奶的检测方法。分别准备君乐宝、蒙牛和伊利纯牛奶样品,并采集所有样品过期前后三个月的近红外漫反射光谱。研究了牛奶在保质期内与过期后的近红外光谱特性,并进行差谱分析,指出随过期时间增长,牛奶中脂肪和蛋白质含量减少。在此基础上,分别建立了保质期内和过期奶的判别模型,未知样品的判别正确率为91.6%,过期程度拟合相关系数为0.994。     

基于中红外光谱检测牛奶中掺杂的尿素

采用中红外光谱技术对牛奶中掺杂尿素目标物进行检测.配置含有尿素浓度范围为1～18 g·L-1之间18个牛奶样品,分别研究了纯牛奶和掺杂尿素牛奶的红外光谱特性,并进行了对比分析.利用尿素1 562 cm-1处酰胺Ⅲ带C=O伸缩振动吸收峰面积A1 562与1 464 cm-1处C-N伸缩振动吸收峰面积A1464的比值A1 ...     

利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性研究

采集了22个合格液态牛奶样品,并制备了50个掺入不同含量三聚氰胺(0.1～1 500 mg·kg-1)的牛奶样品,应用近红外光谱仪扫描其透射光谱,研究利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性。采用偏最小二乘法建立近红外光谱与牛奶中三聚氰胺含量之间的定量模型,结果表明近红外光谱受检测限的限制,难以准确预测牛奶中掺入的三聚氰胺的含量。而应用近红外光谱,结合判别偏最小二乘法建立定性模型,则可以实现对合格牛奶及掺入三聚氰胺的牛奶的定性鉴别,正确识别率达100%。因此,基于近红外光谱的检测方法可以初步判断牛奶中是否含有三聚氰胺,作为高效液相色谱法的补充,为定量检测做初步的筛查,可大大提高检测效率。     

近红外吸收光谱技术快速检测奶制品中添加三聚氰胺

对奶制品中添加三聚氰胺的近红外吸收光谱快速检测技术进行了可行性研究。实验分别配置了8组不同三聚氰胺含量的纯牛奶样品,用FTIR光谱仪测量其吸收谱,并偏最小二乘法建立数学模型。研究结果表明,应用近红外吸收光谱技术可以对奶制品中添加三聚氰胺进行快速检测。     

基于近红外自相关谱检测奶粉中的三聚氰胺

发展了一种基于近红外自相关谱定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的检测方法。分别配置40个纯奶粉样品和40个不同质量百分比浓度的掺三聚氰胺奶粉(10-4%～40%, w/w)样品,采集了所有样品的一维近红外漫反射光谱,以奶粉中掺入的三聚氰胺浓度为外扰进行相关计算,选择随浓度变化敏感的7 000～4 200 cm-1为建模区间。在提取自相关谱信息的基础上,建立了定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的偏最小二乘模型,并与常规一维近红外谱模型的预测结果进行了比较。所建立的方法对未知样品的识别正确率为100%,预测均方根误差(RMSEP)为0.63%;而一维近红外谱的识别正确率为96.2%,RMSEP为0.84%。研究结果表明：相对于常规一维近红外谱,所建立的方法能提供更好的预测结果,其原因可能是自相关谱能提取更多的特征信息。     

近红外光谱结合非线性模式识别方法进行牛奶中掺假物质的判别

以287例上海及上海周边地区牧场的生鲜奶作为真奶样本集组成3个真奶样品集合,配制了526例含有糊精(或淀粉)+三聚氰胺(或尿素、或硝酸铵)的掺假牛奶形成6个不同种类的假奶样品集合,其中糊精、淀粉在掺假奶中的含量为0.15%~0.45%;硝酸铵、尿素和三聚氰胺的含量分别为700~2 100, 524~1 572与365.5~1 096.5 mg·kg-1,以保证掺假奶中凯氏定氮法测得的蛋白含量不低于3%。所有样本的近红外光谱均经过标准正态变换(SNV)预处理。将3个真奶样品集合和6个假奶样品集合进行不同的组合并对其采用改进与简化的K最邻近结点算法(IS-KNN)和改进与简化的支持向量机法(ν-SVM)建立了判别糊精、淀粉、三聚氰胺、尿素、硝酸铵这5类掺假物质的近红外判别模型,探寻掺假物质的浓度与识别正确率之间的关系。结果表明IS-KNN和ν-SVM两种方法对含三聚氰胺、尿素、硝酸铵的掺假牛奶的平均判别正确率分别在49.55%~51.01%,61.78%~68.79%与68.25%~73.51%区间波动,说明在该研究的掺假物浓度范围内,很难用近红外模型良好区分不同类型伪蛋白的掺假奶;IS-KNN和ν-SVM两种方法对含淀粉的掺假牛奶的判别正确率分别为92.33%与93.66%、对含糊精的掺假牛奶的平均判别正确率分别为77.29%与85.08%。从整体结果上来看ν-SVM法进行建模判别的结果大部分优于IS-KNN法进行建模判别的结果。对判别正确率与样品中掺假物质的含量水平分析表明近红外光谱结合非线性模式识别方法能良好地区分掺假奶中含量较高(0.15%~0.45%)的糊精和淀粉,而对含量偏低的三聚氰胺等伪蛋白的判别效果不佳,说明近红外光谱技术不适于鉴别牛奶中含量低于0.1%的掺假物质。     

Cu2+掺杂ZnAl2 O4纳米颗粒的光学性能

采用水热法和热处理技术制备了不同掺杂比例的Zn_(1-x)Cu_xAl_2O_4(x=0,0.05,0.10,0.15,0.20)纳米颗粒,通过X射线衍射(XRD)、场发射透射电子显微镜(FETEM)、傅里叶红外光谱(FT-IR)、X射线光电子能谱(XPS)、光致发光光谱(PL)和紫外可见光谱(UV-Vis)对样品的晶体结构、形貌、元素分布、结合能和光学性能进行表征,并通过第一性原理计算得到了ZnAl_2O_4结构中存在的各种缺陷的能带结构。实验结果表明本方法制备的Zn_(1-x)Cu_xAl_2O_4纳米颗粒为尖晶石结构,XPS能谱说明Zn_(0.9)Cu_(0.10)Al_2O_4样品中Cu~(2+)全部占据了四面体位置,PL光谱显示Cu~(2+)掺杂的样品出现了猝灭现象,紫外光谱表明Cu~(2+)掺杂后样品出现了新的吸收峰。并结合第一性原理计算对样品的光学性质给出了合理解释。     

甲基苯丙胺、氯胺酮、海洛因、可卡因 红外光谱快速定性分析方法研究

建立了可用于甲基苯丙胺、氯胺酮、海洛因、可卡因快速定性鉴定分析的衰减全反射-傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)方法,采用特征吸收峰作为定性判别依据。长期以来,由于缺乏合适的定性判别依据,红外光谱法仅被用于毒品的快速定性筛查分析。为扩大红外光谱法在禁毒领域的应用,收集并分析了1 380份各类缴获毒品样品,对特征吸收峰法和簇类独立软模式法(SIMCA)两种定性判别方法进行了考察和比较。在标准品化合物红外光谱图的2 500~650 cm-1范围内挑选5~8个相对吸收强度较高且不受常见掺杂物干扰的吸收峰作为特征吸收峰。采用特征吸收峰法(全部特征吸收峰均检出)作为定性分析依据时,646份验证样品的阳性检出率为98.1%。采用516份建模样品建立了不同盐型毒品的SIMCA定性判别模型,并对646份验证样品进行了定性分类,总识别率为95.4%,拒绝率为100%。结果表明,特征吸收峰法和SIMCA法均具有专属性强、定性结果准确可靠的特点;但特征吸收峰法操作简单,即使是没有红外光谱知识背景的一线民警在经过简单培训后也可掌握,利于推广和普及;而SIMCA模型的建立需要大量有代表性的建模样品和专业的数理统计软件,推广和普及难度较大。基于特征吸收峰的ATR-FTIR法将极大提高我国毒品样品定性检验的鉴定效率、降低检验鉴定成本。     

近红外二维相关光谱的掺和大米判别

随着经济水平的提升人们对大米品质要求越来越高,由于不同大米品种之间价格差异也较大,致使不少商贩以劣充优谋取利益,有的掺和比例高达30%以上,这种行为严重损害了消费者利益。大米作为一种碳水化合物直接通过一维近红外光谱信息不易区分掺和米,目前诸多研究集中在基于一维光谱的化学计量学判别模型建立。二维相关光谱具有高分辨率、解析峰的归属等优点,可以挖掘出掺和米在一维光谱中隐藏的有效信息。以五常大米作为研究对象,选取难以用肉眼分辨的六种大米为掺入米,分别制备5%～50%的不同掺和比例大米样品140个。以五常大米近红外光谱的平均光谱作为参考谱,掺和比例作为外部扰动因数,将掺和米光谱和五常米光谱分别与参考谱进行二维相关运算,通过解析不同掺和比例大米二维相关同步谱特性发现自相关谱1 420和1 920 nm两处自动峰值与同步谱(1 420, 1 920) nm和(1 920, 1 420) nm处交叉峰值强度均随掺和比例增加呈递增趋势,其中1 920 nm自动峰值对掺和比例响应最显著。通过对自相关谱1 420和1 920 nm两处自动峰产生机制的追溯并分析对应官能团归属,发现大米中直链淀粉对掺和比例响应程度高于蛋白质及其他碳水化合物。分别以五常大米同步谱中1 420和1 920 nm处自动峰值和(1 920, 1 420)nm处交叉峰值的最大值作为判别阈值,对140个大米样品进行了判别试验。结果显示,基于1 920 nm自动峰值的判别效果最佳正确率达93.3%,掺和比例20%及以上掺和米样品判别正确率为100%,随着掺和比例降低判别正确率也逐渐下降,掺和比例15%, 10%和5%样品判别正确率分别为91.7%, 66%和75%。综上所述,以掺和比例作为外部干扰因数解析不同掺和比例的大米二维同步谱特性,通过特征峰值的差异可以简单有效区分掺和米,与以往近红外判别模式相比不需要准备大量样品来训练模型,为快速鉴别掺和大米提供一种新思路。     

金属掺杂纳米固体超强酸SO2-4/ZrO2的IR考察

首先采用sol-gel法制备出ZrO(OH)2,再分别用Ni^2 ,Al^3 ,Sn^4 ,Ag^ ,Sn^2 金属盐溶液和H2SO4稀溶液浸渍ZrO(OH)2的方法合成了一系列金属离子掺杂的SO4^2-／ZrO2纳米固体超强酸。并用XRD,TEM和IR技术考察了各样品的性能。结果发现,经不同金属掺杂的SO4^2-／ZrO2颗粒具有固体超强酸的IR谱特征。经NiH,Sn^4 掺杂的样品中Zr-O和S-O键振动吸收峰明显蓝移,Zr-O的vZr-O由SO4^2-／ZrO2的485cm^-1增大到Ni^2 ,Sn^4 掺杂样品的500cm^-1,s=0的vas由1390cm^-1增大到1405和1400cm^-1,而Sn^2 掺杂的样品变化不大。说明Ni^2 ,Sn^4 金属离子的掺杂增强了样品的超强酸性。同时还发现,随着样品焙烧温度的提高,经Ni^2 和Al^3 掺杂的SO4^2-／ZrO2纳米颗粒,Zr-O和S=O键振动吸收峰明显蓝移,而Ag^ 掺杂的样品在焙烧温度达到1073K时IR谱只是吸收强度减弱,振动频率不变。